基于MODIS影像大尺度森林资源信息提取方法研究

摘要：

森林类型的识别对于掌握森林生态系统和自然环境变化具有重要意义。针对单一时相遥感数据提取森林植被类型信息方法的局限性，以中国东北三省为研究区，探讨了基于多时相MODIS遥感数据，实现主要森林类型识别的方法。将东三省的森林植被划分为非林地、针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林5种类型，通过分析不同森林类型一年内生长差异，选取多时相NDVI第10期、NDIV第23期、EVI第10期、LAI第20期特征数据，建立了非林地、针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林的决策树模型，实现了森林类型信息的识别，得出了东三省的森林覆盖率42.39%，植被类型分类总体精度为86.7%，与第八次全国森林资源清查的东三省结果对比，森林覆盖率提取精度高达95.6%。说明应用多时相的MODIS遥感影像可以实现大尺度森林资源信息的快速提取，在大范围的植被类型调查与监测方法具有较大的应用价值。

关键词：遥感、森林类型、概率密度、大尺度、MODIS

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）;国家自然科学基金;湖南省高等学校产业化培育项目

在线出版日期：2015-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：21-26,42